超短期风电功率预测的混合深度学习模型

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摘要： 针对风电功率预测（WPF）问题，提出一种基于离散小波变换（DWT）、时间卷积网络（TCN）和长短期记忆（LSTM）神经网络的混合深度学习模型（DWTTCNLSTM），对超短期风电功率进行预测.将DWTTCNLSTM模型分别与差分整合移动平均自回归（ARIMA）模型，支持向量回归（SVR）模型（剩余13457字）

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